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11版本停止服务（EOS）后，不再提供该软件版本的任何技术服务支持。建议您在执行作业时选择新版本的Flink引擎，推荐使用DLI Flink 1.15版本。 正在使用Flink 1.10、Flink1.11版本的作业也请您尽快切换至新版本的Flink引擎，否则作业执行过程中出现的错误，不再提供该版本的任何技术服务支持。
查看表 查看所有表 查看建表语句 查看表属性 查看指定表所有列 查看指定表所有分区 查看表统计信息 父主题： 表相关
200 创建变量成功。 400 输入参数无效。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 表5 错误码 错误码 错误信息 DLI.0001 参数校验错误 DLI.0999 对象已存在错误 父主题： 全局变量相关API
db_name 需要执行INSERT命令的表所在数据库的名称。 table_name 需要执行INSERT命令的表的名称。 part_spec 指定详细的分区信息。若分区字段为多个字段，需要包含所有的字段，但是可以不包含对应的值，系统会匹配上对应的分区。单表分区数最多允许100000个。
前提条件 已参考Python SDK概述配置Java SDK环境。 已参考初始化DLI客户端完成客户端DLIClient的初始化。 上传资源包 您可以使用DLI提供的接口上传资源包，示例代码如下。完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 1 2 3 4 5 6 def
在DLI执行作业时，为了避免因字符编码不一致导致的乱码问题，建议您统一数据源的编码格式。 DLI服务只支持UTF-8文本格式，因此在执行创建表和导入操作时，用户的数据需要以UTF-8编码。 在将数据导入DLI之前，确保源数据文件（如CSV、JSON等）是以UTF-8编码保存的。如果数据源不是UTF-8
CDM支持数据库、数据仓库、文件等多种类型的数据源，通过可视化界面对数据源迁移任务进行配置，提高数据迁移和集成的效率。 具体操作请参考迁移外部数据源数据至DLI。 图1 迁移数据至DLI 配置DLI读写外部数据源 如果您不想将数据导入OBS或DLI的数据表中，DLI提供的跨源访问能力，支持您在不迁移数据的情况下，连接数据源获取数据并进行数据分析。
在不同的时间或者周期内设置不同的队列大小，以满足自己的业务需求，节约成本。 商用 定时扩容/缩容 2020年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 计算队列支持跨AZ双活 DLI跨AZ队列能够为用户提供跨区域容灾的能力，提高计算的可靠性。 商用 队列管理概述 2 支持Spark作业开发者模式
KEY 主键用作 Flink 优化的一种提示信息。主键限制表明一张表或视图的某个（些）列是唯一的并且不包含 Null 值。 主键声明的列都是非 nullable 的。因此主键可以被用作表行级别的唯一标识。 主键可以和列的定义一起声明，也可以独立声明为表的限制属性，不管是哪种方式，主键都不可以重复定义，否则
Jar 包冲突，导致作业提交失败 Flink Jar作业访问DWS启动异常，提示客户端连接数太多错误 Flink Jar作业运行报错，报错信息为Authentication failed Flink Jar作业设置backend为OBS，报错不支持OBS文件系统 Hadoop jar包冲突，导致Flink提交失败
'connector.channel' = 'dis-output', 'format.type' = 'json' ); /** 统计car的静态信息 **/ INSERT INTO cars_infos_out SELECT cast(cast_int_to_string as
模板或将正在使用的SQL语句保存为模板。保存模板后，不需编写SQL语句，可通过模板直接执行SQL操作。 当前系统提供了多条标准的TPC-H查询语句模板，您可以按需选择自定义模板或系统模板创建SQL作业。 本样例演示通过一个TPC-H样例模板开发并提交SQL作业的基本流程： 操作步骤
这几种窗口关联的语法非常相似，我们在这里只举一个 FULL OUTER JOIN 的例子。 当执行窗口关联时，所有具有相同 key 和相同滚动窗口的数据会被关联在一起。这里给出一个基于 TUMBLE Window TVF 的窗口连接的例子。 在下面的例子中，通过将 join 的时间区域限定为固定的
时具备该全局变量修改权限的用户均可以修改对应的变量值。 删除全局变量 在“全局变量”页面，单击变量“操作”列中的“删除”，可删除对应的变量。 如果同账号同项目下存在多个相同名称的全局变量，优先删除用户自建的。如果仅存在唯一名称的全局变量，则具备删除权限即的用户均可删除该全局变量。
SQL中的行，位置比名称更重要。 支持从BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、REAL、DOUBLE或VARCHAR进行转换。当数组的元素类型为支持的类型之一、Map的键类型是VARCHAR且Map的值类型是支持的类型之一或行的每个字段类
Hudi表的名称 tablelocation Hudi表的存储路径 示例 run clean on h1; run clean on "obs://bucket/path/h1"; 注意事项 对表执行clean操作时需要表的owner才可以执行。 如果需要修改clean默认的参数，需
OPTIMIZE 命令功能 OPTIMIZE命令用于优化数据在存储中的布局，提高查询速度。 注意事项 由于Optimize是一项耗时的活动，因此需要根据更好的最终用户查询性能与优化计算时间之间的权衡来确定运行Optimized的频率。 分区表优化需要设置参数spark.sql.force
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String result = "{}"; try { result = mapper.writeValueAsString(hashMap);
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String result = "{}"; try { result = mapper.writeValueAsString(hashMap);
ARCHIVELOG 命令功能 用于根据配置对Timeline上的Instant进行归档，并从Timeline上将已归档的Instant删除，以减少Timeline的操作压力。 命令格式 RUN ARCHIVELOG ON tableIdentifier; RUN ARCHIVELOG
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